El cambio climático como amenaza del modelo de negocio asegurador : enfoque en el ramo de salud

Abstract

Desde hace tiempo la ciencia ha venido evidenciando que la actividad humana está poniendo en riesgo la estabilidad del planeta, pero no es hasta ahora, cuando se están manifestando las primeras consecuencias del cambio climático, que existe una preocupación global por el mismo. En el sector asegurador el crecimiento de la preocupación es exponencial, debido principalmente a cómo el cambio climático está afectando al objeto fundamental de su actividad económica, el riesgo, o específicamente su comportamiento. Este es el propósito del trabajo presente, enfocado en el ramo de no vida se ha desarrollado un modelo de evaluación de la variabilidad de la duración de las estancias hospitalarias en función de la contaminación ambiental, la cual es estimada a partir del nivel de actividad de una serie de sectores económicos con relación positiva con la emisión de CO2. Tras un primer intento fallido empleando Modelos Lineales Generalizados, se optó por el empleo de Modelos Aditivos Generalizados para Posición, Escala y Forma. El modelo final realizado resulta útil para conocer la dirección de la variabilidad.

For some time now, science has been demonstrating that human activity is putting the stability of the planet at risk, but it is only now, when the first consequences of climate change are becoming apparent, that there is global concern. In the insurance sector, concern is growing exponentially, mainly because of how climate change is affecting the fundamental object of its economic activity, risk, or specifically its behaviour. This is the objective of this paper. Focusing on the non-life insurance sector, a model has been developed to assess the variability of the length of hospital stays as a function of environmental pollution, which is estimated on the basis of the level of activity of a number of economic sectors with a positive relationship with CO2 emissions. After a first unsuccessful attempt using Generalised Linear Models, it was decided to use Generalised Additive Models for Position, Scale and Shape. The final model is useful for understanding the direction of variability.